로봇 제어 · 학습 기반 제어 연구원

담당업무

• 양팔 로봇 및 정밀 조립 자동화 시스템을 위한 제어 알고리즘·학습 기반 제어 기술 연구개발

• 양팔 로봇 및 매니퓰레이터의 동역학 모델 기반 제어와 시뮬레이션

• 직접·간접 토크 기반 제어, 힘·임피던스·하이브리드 제어 알고리즘 개발

• 강화학습, 모션 프리미티브, 행동 모사 기반 제어 알고리즘 연구

• 정밀 조립·체결 작업을 위한 고정밀 제어 전략 설계

• 오차·외란·접촉 변화 등 실제 제조 환경의 불확실성을 고려한 강인 제어 설계

• 시각·촉각·힘 정보 기반 행동 정책 학습

• 소량 데이터 기반 빠른 적응 및 Few-shot·Fine-tuning 제어 알고리즘 개발

• 다중 태스크·다중 공정에 적용 가능한 범용 제어 구조 설계

• 시뮬레이션과 리얼캡 간 차이 최소화를 위한 학습전략 수립

• 실시간 로봇 제어 알고리즘 C/C++ 구현

• 실험·검증을 위한 제어 프레임워크 및 테스트 환경 구축

• FSM 기반 로봇 동작 시퀀스 및 공정 로직 설계

• 비전, 주변 장치, 지그 등 로봇 시스템 전반의 인터페이스 설계

자격요건

• 로봇·제어·기계·전기·메카트로닉스·인공지능 관련 전공 배경

• 로봇 동역학 및 제어 이론에 대한 이해

• C/C++ 및 Matlab 기반 제어 알고리즘 구현 경험

• 실제 로봇 시스템 대상 실험·검증 경험

우대사항

• 최적 제어, 강인 제어, 비선형 제어, 강화학습 기반 제어 전문 지식

• 로봇 조립·체결·접촉 기반 작업 경험

• 양팔 로봇 또는 다자유도 매니퓰레이터 제어 경험

• Sim-to-Real, 도메인 랜덤화, 데이터 효율화 기법 경험

• 제조 현장 PoC 또는 양산 적용 경험

• 영어 논문 작성 및 기술 커뮤니케이션 가능

전형절차

1. 서류전형

2. 직무 및 컬처핏 인터뷰 1시간

3. 처우협의

4. 최종합격 및 입사

접수방법

• 서류 자유 형식 제출

• 포트폴리오 선택 제출 가능

• 포트폴리오가 있는 경우 함께 제출 권장

• 서류전형에서 포트폴리오 검토가 추가로 요청될 수 있음

• 채용 단계에서 기술 인터뷰 및 과제 진행 가능

• 최종 단계 합격자 대상 레퍼런스 체크 진행 가능

• 면접 일정은 추후 통보

근무환경

• 수평적 문화

• 선택적 근로시간제 운영

• 코어타임 외 자유로운 출퇴근

• 점심시간 70분

• 연차·반차 등 자율과 책임 기반 휴가 운영

• 사내 휴식 공간 및 음료·간식 제공

• 유연근무제

복리후생

• 장기근속자 리프레시 휴가

• 생일자 케이크 및 조기 퇴근 지원

• 명절 선물

• 종합 건강검진 지원 및 건강검진 반차

• 추천 인재 입사 시 인센티브 100만원

• 국내외 학회·특허 출원 및 등록 보상금

• 야간 근무 시 야간 식비 및 교통비 지원

• 야간 교통비 지급

• 장기근속 포상

• 회식비 지원

• 쾌적한 업무공간·탕비실·휴식공간

• 리프레시 휴가·반차·육아휴직·출산휴가

마감기한

2026년 11월 1일 23:59까지